使用多个 GPU 一. 介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达,例如: •"/cpu:0": 机器的 CPU •"/device:GPU:0": 机器的 GPU 如果你只有一个 •"/device:GPU:1": 机器的第二个 GPU 如果TensorFlow 操作同时
for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) 1 2 3 第三种:限制使用的gpu,并且限制使用的内存大小。 通过 tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration 选项并传入 tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration 实例,设置TensorFlow固定消耗 GPU:0 的1GB显存 gpu...
1 # 在开启对话session前,先创建一个 tf.ConfigProto() 实例对象 2 # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU 3 gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) 4 5 # 运行时需要多少再给多少 6 gpuConfig.gpu_options.allow_growth =True 7 8 # 把你的配置部署到...
TensorFlow默认会占用设备上所有GPU以及每个GPU的所有显存。 可通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制需要使用哪几块GPU TensorFlow也支持动态分配GPU的显存,使得一块GPU上可以同时运行多个任务 ## 终端中: # 只使用第二块GPU。在demo_code.py中,机器上第二块GPU的名称变为/gpu:0, # 不过在运行是所有/gpu:...
2.测试tensorflow gpu性能: 2.1 import tensorflow as tf import timeit # 使用cpu运算 def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'): cpu_a = tf.random.normal([100000, 1000]) cpu_b = tf.random.normal([1000, 1000]) c = tf.matmul(cpu_a, cpu_b) ...
cuDNN:NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow。 Tensorflow:TensorFlow™是一个基于数据流编程的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。安装Python版TensorFlow可以使用模块管理工具pip/pip3 或anaconda并在终端直接运行。
我有一段神经网络的代码，用的Keras，显示的是在使用GPU，但是我在任务管理器里看到GPU只使用了2%，...
于是重装了一下tensorflow-gpu,把遇到的坑与使用时的一点点坑列在这里。当然,主要参考还是tensorflow gpu安装教程,希望大家在使用时能少走一点弯路,直接用pytorch(手动狗头) 创建虚拟环境 一般安装tensorflow-gpu时为了避免安装包的不兼容,需要把之前安装的所有关于tensorflow的包全部卸掉。但为了以后编程的方便,个人建议...
kubectl label node <Your Node Name> ack.node.gpu.schedule=default --overwrite 提交作业 提交MPI作业,并设置--gputopology为true。 arena submit --gputopology=true --gang *** 示例一:训练Vgg16 说明 本示例测试集群有2台8卡V100机器。 使用GPU拓...